## Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Alpath Abimanyu * , Muhammad Fakhriza, Muhammad Dedi Irawan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan, Indonesia Email: 1,* alpath.abimanyu@gmail.com, 2 fakhriza@uinsu.ac.id, 3, temansejati.dedi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: alpath.abimanyu@gmail.com
Abstrak− Padi merupakan tanaman yang sangat rentan diserang oleh hama. Ada bermacam jenis hama yang dapat menyerang padi. Tiap  serangan  memiliki  gejala  yang  berbeda  dan  tentunya  akan  menggunakan  penanganan  pestisida  yang  berbeda-beda  pula, sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan dalam memilih pestisida yang tepat. Pestisida saat ini sangat penting dalam penggunan di sebuah tanaman, apalagi pada tanaman padi. Petani di Desa Rumbia sangat memerlukan pestisida untuk tanaman padi mereka.  Agar  padi  yang  mereka  tanam  tidak  terserang  hama  yang  mengakibatkan  padi  gagal  panen.  Pemilihan  pestisida  sangat mempengaruhi  hasil  panen  tanaman  padi  bagi  petani  di  Desa  Rumbia.  Namun,  petani  di  Desa  Rumbia  belum  maksimal  dalam menentukan pestisida terbaik untuk tanaman padi. Adapun tujuan dari penelitian ini untuk menentukan sistem pendukung keputusan dalam pemilihan  pestisida terbaik pada tanaman padi. Dengan menggunakan algoritma Fuzzy Sugeno dan Profile Matching dalam menentukan perhitungan hasil pestisida terbaik pada tanaman padi. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java, PHP, dan MySQL sebagai database .  Sedangkan  dalam  pengembangan  sistemnya  penulis  menggunakan  metode Rapid  Application Development dan Unified Modeling Language (UML) sebagai perancangan sistem. Adapun hasil akhir pada penelitian ini merupakan sistem pendukung keputusan pemilihan pestisida terbaik pada tanaman padi di desa rumbia berbasis android yang dapat digunakan oleh masyarakat khususnya bagi mereka. Para petani di Desa Rumbia dalam memilih pestisida pada tanaman padi mereka.
Kata Kunci: Sugeno; Profile Matching ; Pestisida;
Abstract− Rice is a plant that is very susceptible to attack by pests. There are various types of pests that can attack rice. Each attack has different symptoms and of course will require different pesticide handling, so a decision support system is needed in choosing the right pesticide. Pesticides are currently very important in their use in a plant, especially in rice plants. Farmers in Rumbia Village really need pesticides for their rice plants. So that the rice they plant is not attacked by pests which causes the rice to fail to  harvest. The choice of pesticides greatly affects the yields of rice plants for farmers in Rumbia Village. However, farmers in Rumbia Village have not been optimal in determining the best pesticides for rice plants. The purpose of this study is to determine a decision support system in selecting the best pesticides for rice plants. By using the Fuzzy Sugeno algorithm and Profile Matching in determining the calculation of the best pesticide yields on rice plants. The system was built using the programming language Java, PHP and MySQL as the database. Meanwhile, in developing the system, the writer uses the Rapid Application Development and Unified Modeling Language (UML) methods as system design. The final results of this study are a decision support system for selecting the best pesticides for rice plants in Rumbia village based on android that can be used by the community, especially for them. Farmers in Rumbia Village in choosing pesticides for their rice plants.
Keywords : Sugeno; Profile Matching; Pesticides;

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  bergantinya tahun, perkembangan teknologi  di  zaman sekarang sangat  berkembang dengan cepat  dan memicu kebutuhan  di  kehidupan  manusia.  Teknologi  hingga  kini  sudah  dapat  mempengaruhi  di  kehidupan  sehari-hari.  Salah satunya, ada pada perkembangan teknologi informasi dan sistem informasi di bidang pertanian. Pemanfaatan teknologi informasi  di  bidang  pertanian  dapat  meliputi  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak  pada  aktivitas-aktivitas  yang berkaitan dengan bidang pertanian [1]. Salah satu contoh pemanfaatan teknologi informasi perangkat lunak pada bidang pertanian adalah sistem pendukung keputusan.
Desa  Rumbia  merupakan  nama  lain  dari  Desa  Pasar  V  Kebun  Kelapa  yang  ada  di  Kabupaten  Deli  Serdang, Sumatera Utara. Desa tersebut adalah salah satu penghasil padi yang ada di Kabupaten Deli Serdang. Mayoritas warga yang  ada  di  desa  Rumbia  adalah  seorang  petani padi.  Yang  dimana,  menanam  sebuah  tanaman  padi  di  Desa  Rumbia adalah hal terpenting dalam menghasilkan padi yang berkualitas. Salah satu poin penting yang harus diperhatikan dalam menghasilkan padi yang berkualitas adalah serangan hama pada tanaman padi. Padi yang diakibatkan serangan hama akan menghasilkan padi yang kurang baik dan bisa mengakibatkan gagal panen. Sehingga petani padi di Desa Rumbia harus memilih pestisida yang cocok untuk tanaman padi mereka. Sampai saat ini, para petani di Desa Rumbia belum memiliki cara atau analisa dalam memilih pestisida untuk mengatasi hama yang timbul dan sering mengakibatkan hasil padi tidak maksimal dalam hasil panennya. Dinas Pertanian Kabupaten Deli Serdang merupakan unit penanggung jawab yang dapat membantu  dalam  pemberian  pestisida  di  Desa  Rumbia.  Namun  belum  menemukan  solusi  dalam  pemilihan  pestisida terbaik untuk tanaman padi. Agar memperoleh hasil pemilihan pestisida terbaik pada tanaman padi di desa rumbia maka perlu adanya sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan dalam pemilihan pestisida terbaik pada tanaman padi dibutuhkan beberapa metode dalam pemilihan. Diantaranya yaitu, Fuzzy Sugeno yang dapat menghitung bobot dari setiap aspek dari kriteria yang ada [2]. Untuk menentukan perangkingan dalam pemilihan pestisida tanaman padi  menggunakan  metode Profile  Matching yang  nanti  dapat  disusun  dalam  bentuk  perangkingan  dan  menghasilkan pestisida yang berkualitas dari setiap pestisida yang ada [3]. Dimana masyarakat atau pengguna dapat mengakses melalui handphone android dan pengelolaan data pestisida dilakukan pihak dinas pertanian.
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Pada penelitian terdahulu yang menjadi referensi ataupun rujukan penulis yaitu, menurut [4] pada jurnalnya yang membahas  tentang  SPK  dalam  merekomendasikan  pestisida  terbaik  untuk  membunuh  hama  pada  tanaman  padi menggunakan  metode  maut  yang  bertujuan  meneliti  Pengetahuan  petani  dalam  menentukan  pestisida  terbaik  untuk membasmi hama pada tanaman padi khususnya di Desa Bah Sampuran dan Menerapkan metode MAUT ( Multi Attribute Utility Theory ) untuk perhitungan setiap kriteria dari alternatif dan menghasilkan perangkingan dalam merekomendasikan pestisida terbaik untuk membasmi hama pada tanaman padi. Perbedaan yang terdapat pada penlitian terdahulu dengan penlitian  yang  saya  diantaranya  ialah  pada  kreteria  yang  di  bangun  dan  metode  algoritma  yang  digunakan  sehingga penelitian saya menjadi rujukan untuk mengembangkan kembali dari penelitian terdahulu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  penelitian  kualitatif.  Gambar  1  merupakan  langkah-langkah  dalam melakukan penelitian:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan tahapan penelitian tersebut ialah sebagai berikut: a. Wawancara
Wawancara  dilakukan untuk  memperoleh data dan kriteria-kriteria yang ada [5]. Dalam hal ini penulis melakukan wawancara  dengan  Penanggung  jawab  Kelompok  Tani  di  Desa  Rumbia  dan  staff  pegawai  di  Dinas  Pertanian Kabupaten Deli Serdang.
b. Observasi
Mengamati  secara  langsung  lokasi  tempat  tanaman  padi  yang  ditanam  di  Desa  Rumbia  bersama  kelompok  tani  di Desa Rumbia dan mengamati petani dalam melakukan penyebaran pestisida pada tanaman padi.
c. Studi Literatur
Studi pustaka dilakukan dengan mempelajari banyak penelitian terdahulu, baik berupa jurnal, skripsi dan juga dengan mempelajari buku-buku terkait permasalahan penelitian ini [6].

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) yang menekankan pada siklus pembangunan pendek,  singkat,  dan  cepat.  Waktu  yang  singkat  adalah  batasan  yang  penting  untuk  model  ini. Rapid  Application Development (RAD) menggunakan metode iterative (berulang) dalam mengembangkan sistem dimana working  model (model kerja) sistem dikonstruksikan diawal tahap pengembangan dengan tujuan menetapkan kebutuhan ( requirement ) pengguna [7]. Berikut ini merupakan tahapan dalam Rapid Application Development (RAD) [8]:
a. Rencana Kebutuhan ( Requierment Planning )
Tahap  ini  adalah  analisa  kebutuhan  sistem  dengan  mengumpulkan  data-data.  Tahapan  ini  menghasilkan user requirement atau keinginan user dalam pembuatan sistem [9] .
b. Workshop Desain
Pada tahap ini peneliti merancang sistem bertujuan untuk memberikan gambaran tampilan yang akan dikerjakan beserta  gambaran  tentang  tahap-tahap  yang  akan  dikerjakan  [10].  Peneliti  juga  melakukan  desain  proses  untuk menggambarkan  bagaimana  proses  sistem  yang  berjalan  nantinya,  menggunakan  notasi Unified  Modelling  Language (UML)  meliputi  perancangan  desain  proses  yang  terdiri  dari use  case,  activity,  class, dan sequence  diagram, desain database dan  desain interface berupa  pembuatan prototyping antar  muka. Desain  interface, Pada  tahap  ini  peneliti melakukan  implementasi  atau  penerapan  dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  java  berbasis mobile, dimana keputusan tersebut di ambil berdasarkan requirement planning, lalu dilakukan tahap pengujian pada sistem tersebut [11].
c. Implementasi
Pada tahap ini adalah tahap akhir dimana pengujian terhadap sistem telah selesai  dilakukan. Tahap ini diakhiri development dan maintenance terhadap sistem yang telah dibuat.
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Gambar 2. Metode Rapid Application Development (RAD)

## 2.3 Algoritma Profile Matching dan Fuzzy Sugeno
Algoritma Profile Matching dan Fuzzy Sugeno dapat dihitung dengan menggunakan prosedur berikut [12]: a. Penentuan Variable
Menetukan variable dari tiap-tiap produk peptisida yang akan di inputkan.
b. Fungsi Keanggotaan
Rumus representasi linier naik:
Rumus representasi linier turun:
Rumus representasi linier segitiga:
c. Fuzfikasi X=fuzzifier(X 0 ) d. Inferensi System
e. Menetukan Nilai Target
f. Menghitung Nilai Standart
GAP = Nilai – Nilai Standart (Nilai Target Minimum)
(5)
g. Menghitung Pemataan GAP
Setelah mendaptkan hasil nilai standart diberi bobot nilai dengan patokan tabel bobot nilai GAP dibawah. Sehingga menghasilkan bobot nilai GAP [13].
Tabel 1. Bobot Nilai GAP Selisih GAP Bobot Nilai Keterangan 0 6 Tidak ada GAP (kompetensi sesuai yang dibutuhkan
(1) (2)
(3) (4)
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
1 5,5 Kompetensi Individual Kelebihan 1 tingkat/level -1 5 Kompetensi Individual Kurang 1 tingkat/level 2 4 Kompetensi Individual Kelebihan 2 tingkat/level -2 4,5 Kompetensi Individual Kurang 2 tingkat/level 3 3 Kompetensi Individual Kelebihan 3 tingkat/level -3 3,5 Kompetensi Individual Kurang 3 tingkat/level 4 2 Kompetensi Individual Kelebihan 4 tingkat/level -4 2,5 Kompetensi Individual Kurang 4 tingkat/level 5 1 Kompetensi Individual Kelebihan 5 tingkat/level -5 1,5 Kompetensi Individual Kurang 5 tingkat/level
h. Perhitungan dan pengelompokan Core Factor dan Secondary Factor
1. Core Factor NFC = ENC / EIC (6) Keterangan: NFC :  Nilai rata-rata core factor NC :  Jumlah total nilai core factor
IC :  Jumlah item core factor 2. Secondary Factor NFS = ENS / EIS (7) Keterangan: NFS :  Nilai rata-rata secondary factor NS :  Jumlah total nilai secondary factor
IS :  Jumlah item secondary factor i. Perhitungan Nilai Total N = (x) % NCF + (x) % NSF (8)
Keterangan:
N  :  Nilai Total dari kriteria
NFS :  Nilai rata-rata secondary factor NFC :  Nilai rata-rata core factor (x) % :  Nilai persen yang diinputkan
j. Perhitungan Penentuan Ranking Ranking = (x) % NMA + (x) % NSA
(9)
Keterangan : NMA:  Nilai total kriteria Aspek Utama NSA :  Nilai total kriteria Aspek Pendukung (x) %:  Nilai persen yang diinputkan

## 2.4 Analisis Sistem Usulan
Berikut adalah penjelasan mengenai analisis sistem usulan pemilihan pestisida:
a. Pada admin membangun atau merancang sebuah perhitungan dari kriteria petani dan kondisi ladang.
b. Petani mengakses sistem dengan mengisi form kriteria-kriteria yang ada.
c. Petani dapat melihat hasil perankingan pemilihan pestisida terbaik bagi mereka.
d. Informasi terkait pestisida dapat dilihat atau diakses oleh petani maupun admin dalam penginputan data-data pestisida.
Berikut adalah gambaran analisis sistem usulannya:
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Gambar 3. Analisis Sistem Usulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan fuzzy sugeno dikelompokkan beberapa aspek di antaranya pestisida dan kondisi petani. Setelah perhitungan sugeno selesai maka nilai sugeno akan di hitungan kembali menggunakan profile matching untuk menentukan hasil akhir dari pemilihan pestisida terbaik.

## 3.1 Metode Fuzzy Sugeno
a. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  tahap  ini  menentukan  variabel-variabel fuzzy maupun  domain  yang  akan  digunakan  untuk output yang diinginkan. 1. Pestisida
Tabel 2. Data Pestisida Nama Pestisida Harga (Rp) Jenis Hama Cara Kerja Waktu Membunuh Hama Samber 55.000 Wereng Kontak, lambung 1 jam Karbosin 45.000 Wereng, Walang penggerek Kontak, lambung 1 jam Sinopest 110.000 Pelepah  daun  ( Rhizotonia Solain) Pekatan 2 jam
Tabel di atas menjelaskan Data awal pestisida yang akan di jadikan sebuah nilai variabel. Berikut adalah domain pestisida:
Tabel 3. Domain Pestisida Variabel Himpunan Fuzzy Domain Nama Nilai Harga Murah ≤ Rp. 50.000 (10 –25)
Analisis Sistem Usulan
Admin Petani
Sistem Start Mengelola data peptisida dan kondisi petani menjadi hasil perhitungan Hasil Perhitungan Pilih menu peptisida terbaik Mengisi form kriteria kondisi petani Klik lanjutkan Mengisi form kriteria peptisida Klik mencari Memproses hasil perhitungan Detail informasi peptisida terbaik End
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Sedang ≥ Rp. 25.000, ≤ Rp. 55.000 (25– 55) Mahal ≥ Rp. 75.000 (25 – 75) Jenis Hama Banyak Lebih dari 5 hama (55 – 100) Sedang Lebih dari 2 hama, tidak lebih dari 5 hama (30 – 80) Sedikit Kurang dari 2 hama (10 - 55) Cara Kerja Bagus Kontak, Lambung, Jamuran (3 cara kerja) (55 – 100) Sedang 2 cara kerja (30 – 80) Kurang 1 cara kerja (10 - 55) Waktu Membunuh Cepat 1 jam (55 – 100) Sedang 2 jam (30 – 80) Lambat < 2 jam (10 - 55)
Setelah  itu  pembagian  range  domain  yang  akan  di  gunakan  pada  saat  perhitungan  sehingga  mempermudah fuzzy sugeno dalam memperhitungkannya. Berikut adalah nilai pestisida:
Tabel 4. Nilai Pestisida Nama Pestisida Harga Jenis Hama Cara Kerja Waktu Sumber 55 30 60 80 Karbosin 45 60 60 80 Sinopest 110 30 30 60
Setelah data awal  didapatkan maka data awal  akan di  ubah menjadi  nilai  pestisida yang akan dihitung  oleh algoritma fuzzy Sugeno.
2. Petani
Berikut adalah table data kondisi petani:
Tabel 5. Data Kondisi Petani Nama Petani Luas Lahan Modal Membeli Pestisida (Rp) Arif 100 m 200.000 Tumiran 200 m 250.000
Tabel di atas menjelaskan Data awal kondisi petani yang akan di jadikan sebuah nilai variabel. Berikut adalah domain petani:
Tabel 6. Domain Petani Variabel Himpunan Fuzzy Domain Nama Nilai Luas Lahan Lebar >100 m (55 – 100) Sedang <1000 m, >200 m (30 – 80) Kecil <100 m (10 – 55) Keuangan Petani Besar >Rp.750.000 (55 – 100) Sedang <Rp. 50.000, >Rp. 100.000 (30 – 80) Kecil <Rp. 100.000 (10 – 55)
Setelah  itu  pembagian  range  domain  yang  akan  di  gunakan  pada  saat  perhitungan  sehingga  mempermudah fuzzy sugeno dalam memperhitungkannya. Berikut adalah nilai petani:
Tabel 7. Nilai Petani Nama Luas Lahan Modal Membeli Pestisida Arif 100 200 Tumiran 200 250
b. Fungsi keanggotaan variabel
1. Variabel harga (pestisida)
Tabel 8. Fungsi Keanggotaan Variabel Harga Himpunan Fuzzy Batasan Derajat Keanggotaan µMurah (x) x ≤ 5 1 5 ≥ x  ≤ 40 25 − 𝑥 25 − 5
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
x ≥ 40 0 µSedang (x) x ≤ 5 0 5 ≤ x ≤ 40 𝑥 − 5 40 − 5 40 ≤ x ≤ 75 75 − 𝑥 75 − 40 µMahal (x) x >75 0 x ≤ 75 0 40 ≤ x ≤ 75 𝑥 − 40 75 − 40 x ≥ 75 1
2. Variabel luas lahan (petani)
Tabel 9. Fungsi Keanggotaan Variabel Luas Lahan Himpunan Fuzzy Batasan Derajat Keanggotaan µKurang (x) x ≤ 250 1 250 ≤  x  ≤ 500 500 − 𝑥 500 − 250 x ≥ 500 0 µCukup (x) x ≤ 350 0 250 ≤ x ≤ 500 𝑥 − 250 500 − 250 500 ≤ x ≤ 850 850 − 𝑥 850 − 500 x  ≥ 850 0 µTingggi (x) x ≤ 850 0 500 ≤ x ≤ 850 𝑥 − 500 850 − 500 x ≥ 850 1
c. Fuzifikasi
1. Pestisida
Pengujian I: Sumber Sehingga diperoleh Harga (75): µmurah (75) = 0 µsedang (75) = 0,571 µmahal (75) = 0,429 Jenis hama (30): µkurang bagus (30) = 1 µsedang (30) = 0 µbagus (30) = 0 Waktu (80): µlama (80) = 0 µsedang (80) = 80−𝑥 80−55 = 80−60 80−55 = 20 25 = 0.8
µcepat (80) = 𝑥−55 80−55 = 60−55 80−55 = 5 25 = 0.2 Cara Kerja (60): µkurang bagus (60) = 0 µsedang (60) = 0 µbagus (60) = 1 2. Petani Pengujian I: Arif Sehingga diperoleh: Luas Lahan (100): µkurang (100) = 1 µsedang (100) = 0 µtinggi (100) = 0 Modal membeli pestisida (80): µkecil (200) = 250−200 250−150 = 0.5
µsedang (200) = 200−150 250−150 = 0.5
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
µbesar (200) = 0
d. Fuzzy Inference System
1. Pestisida
Tabel 10. Fuzzy Inference System Pestisida IF And And And Then α-predikat (fire strength) untuk setiap aturan Rules  Harga Jenis Hama Cara kerja Waktu Mebunuh hama Nilai Z Samber Karbosin Sinopest R1 Mahal kurang bagus Kurang bagus kurang bagus 80 0 0 0 R2 Mahal kurang bagus Kurang bagus Sedang 82 0 0 0 R3 Mahal kurang bagus Kurang bagus Bagus 83 0 0 0 R4 Mahal kurang bagus Sedang kurang bagus 82 0 0 0 R5 Mahal kurang bagus Sedang Sedang 84 0 0 0 R6 Mahal kurang bagus Sedang Bagus 85 0 0 0 R7 Mahal kurang bagus bagus kurang bagus 83 0 0 0 R8 Mahal kurang bagus bagus Sedang 85 0 0 0 R9 Mahal kurang bagus bagus Bagus 86 0 0 0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. R81 Murah  bagus bagus Sedang 37 0 0 0
Maka jika diambil satu rule untuk dilakukan perhitungan 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 , yaitu R4 pestisida karbosin: 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 6 = min(𝜇ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎(0.143); 𝜇 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 ℎ𝑎𝑚𝑎 (0.2); μ cara kerja (0.8);  μ waktu membunuh hama(1) = min(0.143; 0.2; 0.8; 1) = 0.143 𝑍(49) = 87 2. Petani
Tabel 11. Fuzzy Inference System Petani IF And Then  α-predikat (fire strength) untuk setiap aturan No  Luas Lahan  Modal Membeli Pestisida Nilai Arif Tukiran R1 Kurang Kecil 30 0.5 0 R2 Kurang Sedang 42 0.5 1 R3 Kurang Besar 53 0 0 R4 Cukup Kecil 60 0 0 R5 Cukup Sedang 72 0 0 R6 Cukup Besar 83 0 0 R7 Tinggi Kecil 80 0 0 R8 Tinggi Sedang 92 0 0 R9 Tinggi Besar 93 0 0
Maka jika diambil satu rule untuk dilakukan perhitungan 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 , yaitu R2 kondisi petani Arif: 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 2 = min(𝜇 𝑙𝑢𝑎𝑠 𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛(1); 𝜇 , 𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑚𝑏𝑒𝑙𝑖 𝑝𝑒𝑝𝑡𝑖𝑠𝑖𝑑𝑎 (0.5); = min(1; 0.5) = 0.5 𝑅2 = 42
e. Defuzifikasi
Gambar 4. Parameter Input dan Output X X Parameter Input dan Output Harga X X Jenis Hama X X Cara Kerja X X Waktu Membunuh Hama X X Luas Lahan X X Modal Membeli Peptisida Sugeno F (µ) F (µ) Peptisida Kondisi Petani
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
1. Pestisida Pengujian I: Samber
Z = 0.571𝑥65+0,2𝑥66+0,429𝑥35+02𝑥36 0.571+0,2+0,429+0,2 Z = 62,623 Pengujian II: Karbosin
Z = 0.143 ×87+0.143×88+0.143×88+0.143×89+0.8×67+0.2×68+0.2×68+0.2×69 0.143+0.143+0.143+0.143+0.8+0.2+0.2+0.2 Z = 12.441+12.584+12.584+12.723+53.6+13.6+13.6+13.8 0.143+0.143+0.143+0.143+0.8+0.2+0.2+0.2 = 144.932 1.972 = 73.49
Pengujian III: Sinopest
Z = 0,8𝑥32+0,2𝑥33 0.8+0,2 Z = 32,2 2. Petani Pengujian I: Arif
Z = 0.5 × 30+0.5 × 42 0.5+0.5 Z = 15+21 1 = 36 1 = 36 Pengujian II: Tukiran Z = 1 × 42 1 = 42 1 = 42
3.2 Metode Profile Matching
a. Menentukan Nilai Aspek dan Kriteria
1. Pestisida
Tabel 12. Nilai Pestisida Nama Nilai Status Samber 51.816 Baik Karbosin 62,623 Standar Sinopest 32,2 Kurang Baik
2. Petani Tabel 13. Nilai Petani Nama Nilai Status Arif 36 Lumayan Tukiran 42 Lumayan
b. Hasil perhitungan aspek kriteria Tabel 14. Hasil Perhitungan Aspek Kriteria Nama Kriteria Persentase Nilai Tipe Pestisida 70% 3 Core Faktor Petani 30% 3 Secondary Faktor Nilai aspek (standart)
Nilai kriteria  : 3 Baik (Sanggup) 2 Standart (Standart) 1 Kurang Baik (Lumayan)
c. Penilaian Arif
Tabel 15. Penilaian Arif Nama Pestisida Petani Alternatif I (Samber) 3 1 Alternatif II (Karbosin) 2 1 Alternatif III (Sinopest)  1 1
d. Penilaian Tukiran Tabel 16. Penilaian Tukiran Nama Pestisida Petani Alternatif I (Samber) 3 2
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Alternatif II (Karbosin) 2 2 Alternatif III (Sinopest) 1 2

## e. Menentukan Nilai GAP
GAP = nilai-nilai standar. Berikut langkah menentukan nilai GAP: 1. Perhitungan GAP Arif
Tabel 17. Perhitungan GAP Arif Nama Pestisida Petani Alternatif I (Samber) 3 1 Alternatif II (Karbosin) 2 1 Alternatif III (Sinopest) 1 1 Nilai Standar 3 3 Alternatif I (Samber) 0 -2 Alternatif II (Karbosin) -1 -2 Alternatif III (Sinopest) -2 -2
2. Perhitungan GAP Tukiran
Tabel 18. Perhitungan GAP Tukiran Nama Pestisida Petani Alternatif I (Samber) 3 2 Alternatif II (Karbosin) 2 2 Alternatif III (Sinopest) 3 2 Nilai Standar 3 3 Alternatif I (Samber) 0 -1 Alternatif II (Karbosin) -1 -1 Alternatif III (Sinopest) -2 -1
f. Perhitungan Nilai Bobot
Tabel 19. Perhitungan Nilai Bobot Selisih Bobot Keterangan 0 100 Tidak ada selisih 1 90 Kompeten individu Kekurangan 1 Tingkat Level -1 80 Kompeten individu Kekurangan 1 Tingkat Level 2 70 Kompeten individu Kekurangan 2 Tingkat Level -2 60 Kompeten individu Kekurangan 2 Tingkat Level 3 50 Kompeten individu Kekurangan 3 Tingkat Level -3 40 Kompeten individu Kekurangan 3 Tingkat Level
g. Nilai GAP
Berikut adalah nilai bobot Arif:
Tabel 20. Nilai Bobot Arif Nilai Standar 3 3 1 Alternatif I (Samber) 0 -2 2 Alternatif II (Karbosin) -1 -2 3 Alternatif III (Sinopest) -2 -2 Konversi Nilai Bobot 1 Alternatif I (Samber) 100 40 2 Alternatif II (Karbosin) 80 40 3 Alternatif III (Sinopest) 60 40
Berikut adalah nilai bobot Tukiran:
Tabel 21. Nilai Bobot Tukiran Nilai Standar 3 3 1 Alternatif I (Samber) 0 -1 2 Alternatif II (Karbosin) -1 -1 3 Alternatif III (Sinopest) -2 -1 Konversi Nilai Bobot 1 Alternatif I (Samber) 100 80
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
2 Alternatif II (Karbosin) 80 80 3 Alternatif III (Sinopest) 30 80

## h. Menentukan Nilai Total
Berikut adalah langkah menentukan nilai total: 1. Perhitungan Nilai Total
Berikut adalah nilai total Arif:
Tabel 22. Nilai Total Arif Nama (Arif) Pestisida Petani Core Faktor NSF = pestisida /2 Secondary Faktor NSF = Petani /2 Alternatif I (Samber) 100 40 50 30 Alternatif II (Karbosin) 80 40 40 30 Alternatif III (Sinopest)  60 40 30 30
Berikut adalah nilai total Tukiran:
Tabel 23. Nilai Total Tukiran Nama (Tukiran) Pestisida Petani Core Faktor NSF = pestisida /2 Secondary Faktor NSF = Petani /2 Alternatif I (Samber) 100 80 50 40 Alternatif II (Karbosin) 80 80 40 40 Alternatif III (Sinopest)  60 80 30 40
Setelah menghitung core faktor dan secondary factor , selanjutnya menentukan nilai hasil akhir.
2. Nilai Hasil Akhir
Berikut adalah perhitungan hasil akhir arif:
Tabel 24. Hasil Akhir Arif Nama (Arif) Core Faktor Secondary Faktor N Alternatif I (Samber) 50 30 47 Alternatif II (Karbosin) 40 30 40 Alternatif III (Sinopest) 30 30 33
Berikut adalah perhitungan hasil akhir tukiran:
Tabel 25. Hasil Akhir Tukiran Nama (Tukiran) Core Faktor Secondary Faktor N Alternatif I (Samber) 50 40 51 Alternatif II (Karbosin) 45 40 44 Alternatif III (Sinopest) 30 40 37
Maka jika diambil satu alternative I (Samber) untuk dilakukan perhitungan nilai hasil akhir, yaitu: 𝑁 = (70%  × 50) + (30%  × 30) = 47

## 3.3 Desain Sistem
Desain adalah agar sistem yang diusulkan dapat berfungsi dengan baik maka dilakukan perancangan berdasarkan tahap analisis kebutuhan. Use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram dibuat oleh peneliti dengan menggunakan UML (Unified Modelling Language) . Pada tahap desain juga terdapat desain database dan desain interface [14] .
a. Use Case Diagram
Use case  diagram menggambarkan fungsional sistem yang dikerjakan oleh actor [15], berikut  adalah use case diagram dalam Sistem Pemilihan Peptisida Terbaik Pada Tanaman Padi Di Desa Rumbia.
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Gambar 5. Use Case Diagram

## 3.4 Implementasi
(a) (b)
Gambar 6. (a) Halaman Login (b) Halaman Dashboard
Halaman login menyajikan from login pada halaman Petani untuk memasuki aplikasi Petani (gambar 4a). Setelah berhasil login , sistem menampilkan dashboard yang menyediakan fitur pestisida terbaik dan informasi pestisida (gambar 4b).
(a) (b)
Gambar 7. (a) Informasi Pestisida (b) Input kondisi Ladang
Dalam halaman informasi pestisida memberikan informasi pestisida (gambar 5a). Pada halaman kondisi ladang, petani mengisikan informasi mengenai kondisi ladang petani (gambar 5b).
Admin Aspek Peptisida Kriteria Himpunan Nilai Petani Petani Informasi Peptisida Registrasi Petani Login Petani Peptisida Terbaik include
Alpath Abimanyu, Kombinasi Fuzzy Sugeno dan Profile Matching Dalam Pemilihan Pestisida Tanaman Padi Berbasis Android
Gambar 8. Input Pemilihan Pestisida
Pada  halaman  ini  petani  menginput  kriteria  yang  akan  diinginkan  untuk  pestisida  yang  mereka  gunakan  pada tanaman padi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan pemilihan pestisida terbaik yang merupakan suatu aplikasi yang menyediakan informasi pemilihan pestisida terbaik pada tanaman padi di Desa Rumbia dan dengan pengimplementasian algoritma Fuzzy Sugeno dan Profile Matching ini dapat memudahkan masyarakat dalam memilih pestisida terbaik pada tanaman padi. Berdasarkan pembahasan hasil penelitian dan pengembangan sistem, ada beberapa saran yang mungkin berguna untuk pengembangan lebih lanjut, sistem ini hanya dapat diakses oleh pengguna apabila menggunakan jaringan internet, sistem yang dibangun saat ini menggunakan pemrograman berbasis web untuk admin dan android untuk akses petani  diharapkan  penelitian  selanjutnya  mengembangkan  sistem  berbasis  android  dalam  pengelolaan  admin  maupun petani dan diharapkan selanjutnya selalu melakukan survei kondisi ladang padi untuk dalam mengisi kriteria yang akan di masukan ke dalam pemilihan peptisida.

## REFERENCES
[1] E. T. Wibowo, “Pembangunan Ekonomi Pertanian Digital Dalam Mendukung Ketahanan Pangan (Studi di Kabupaten Sleman: Dinas Pertanian, Pangan, dan Perikanan, Daerah Istimewa Yogyakarta),” J. Ketahanan Nas., vol. 26, no. 2, 2020.
[2] M. Mukaromah, “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno untuk Menentukan Jalur Terbaik Menuju Lokasi Wisata di Surabaya,” J. Mat. Sains dan Teknol., vol. 20, no. 2, 2019.
[3] S.  A.  Saraski,  A.  N.  Lubis,  and  R.  P.  A.  Parapak,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Dosen  Favorit Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, 2022.
[4] M. E. Simbolon, S. Saifullah, and J. T. Hardinata, “Spk Dalam Merekomendasikan Pestisida Terbaik Untuk Membunuh Hama Pada Tananaman Padi Menggunakan Metode Maut,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 667–673, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1676.
[5] R. Agusli, M. I. Dzulhaq, and F. C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Ahp- Topsis,” Acad. J. Comput. Sci. Res., vol. 2, no. 2, 2020.
[6] N. L. Hasyim, “Analisis Hasil Belajar Peserta Didik Melalui Penggunaan Model Pembelajaran Discovery Learning (Penelitian Studi Pustaka Pada Peserta didik Sekolah Dasar).” FKIP UNPAS, 2020.
[7] E.  Junirianto  and  N.  Kurniadin,  “Pengembangan  Aplikasi  Point  Of  Sale  Berbasis  Android  Menggunakan  Metode  Rapid Application Development,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, pp. 211–218, 2020.
[8] N. Aini, S. A. Wicaksono, and I. Arwani, “Pembangunan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web menggunakan Metode Rapid Application Development (RAD)(Studi pada: SMK Negeri 11 Malang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, 2019.
[9] A. Ichsan, M. Najib, and F. Ulum, “Sistem Informasi Geografis Toko Distro Berdasarkan Rating Kota Bandar Lampung Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 71–79, 2020.
[10]  F. Ramadhan and N. Purwandari, “Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web pada PT. Mustika Jati,” J. Sains Dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 43–57, 2018.
[11]  R. Syabania and N. Rosmawarni, “Perancangan Aplikasi Customer Relationship Management (Crm) Pada Penjualan Barang Pre- Order Berbasis Website,” J. Rekayasa Inf., vol. 10, no. 1, pp. 44–49, 2021.
[12]  N. V. Pramaisshela, R. Indriati, and R. Firliana, “Sistem Pemilihan Bahan Baku Tempe Berkualitas,” in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2020, pp. 65–72.
[13]  B.  Sudradjat,  “Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  dengan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching,”  Sink.  J.  dan  Penelit.  Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 202–210, 2018.
[14]  R. Novita and F. R. Hardi, “Sistem Informasi Presensi Karyawan,” J. Ilm. Rekayasa Dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 2, pp. 230– 235, 2019.
[15]  S. Suendri, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” Algoritm. J. Ilmu Komput. Dan Inform., vol. 2, no. 2, p. 1, 2019.